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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (39.4% das avaliações)
Empresa (51.3% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Entre em Contato 1 GB / Month of Metadata Logged Por Ano
Entre em Contato
IBM Databand
Classificação por Estrelas
(67)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (39.4% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Entre em Contato 1 GB / Month of Metadata Logged Por Ano
Navegue por todos os planos de preços 2Monte Carlo
Classificação por Estrelas
(435)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (51.3% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Entre em Contato
Navegue por todos os planos de preços 3Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o IBM Databand se destaca no monitoramento da qualidade dos dados com uma pontuação de 8,6, enquanto o Monte Carlo brilha na mesma área com uma pontuação ligeiramente superior de 8,9, indicando que o Monte Carlo pode oferecer recursos mais robustos para garantir a integridade dos dados.
- Os revisores mencionam que o IBM Databand fornece excelente observabilidade de dados com uma pontuação de 9,3, que é significativamente maior do que a pontuação de 8,1 do Monte Carlo, sugerindo que os usuários podem achar o IBM Databand mais eficaz para rastrear o fluxo de dados e anomalias.
- Os usuários do G2 destacam que as capacidades de autoatendimento do IBM Databand têm uma pontuação impressionante de 8,9, facilitando para os usuários gerenciar seus dados sem grande dependência de TI, enquanto os recursos de autoatendimento do Monte Carlo são menos enfatizados.
- Os usuários no G2 relatam que o recurso de alertas em tempo real do IBM Databand tem uma pontuação de 8,6, fornecendo notificações oportunas, enquanto a pontuação de 8,3 do Monte Carlo indica que pode não ser tão responsivo, o que pode impactar os usuários que precisam de insights imediatos.
- Os revisores dizem que a facilidade de configuração do IBM Databand é avaliada em 8,3, que é ligeiramente inferior à pontuação de 8,4 do Monte Carlo, sugerindo que os usuários podem achar o Monte Carlo um pouco mais fácil de implementar inicialmente.
- Os usuários relatam que a qualidade do suporte para o Monte Carlo é avaliada em 9,3, que é superior à pontuação de 8,9 do IBM Databand, indicando que os usuários podem experimentar melhor assistência e recursos ao usar o Monte Carlo.
IBM Databand vs Monte Carlo
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram IBM Databand mais fácil de usar e configurar. No entanto, Monte Carlo é mais fácil de administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Monte Carlo no geral.
- Os revisores sentiram que IBM Databand atende melhor às necessidades de seus negócios do que Monte Carlo.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Monte Carlo é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do IBM Databand em relação ao Monte Carlo.
Preços
Preço de Nível Básico
IBM Databand
Growth
Entre em Contato
1 GB / Month of Metadata Logged Por Ano
- Pipelines Monitorados | < 100
- Metadados Registrados | Até 500MB / mês
- Alertas | Email. Slack. Pagerduty. Opsgenie
Monte Carlo
Start
Entre em Contato
Tudo que você precisa para tornar os dados confiáveis para uma equipe.
- Monitoramento para Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
- Triagem de incidentes, solução de problemas e análise de causa raiz
- Linhas de origem
Teste Gratuito
IBM Databand
Teste Gratuito disponível
Monte Carlo
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.6
60
8.3
412
Facilidade de Uso
8.6
62
8.2
419
Facilidade de configuração
8.3
31
8.2
283
Facilidade de administração
8.0
23
8.5
149
Qualidade do Suporte
8.9
58
9.0
369
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
23
9.3
150
Direção de Produto (% positivo)
9.4
58
8.9
408
Recursos
Acesso à fonte de dados
8.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.6
29
Dados insuficientes disponíveis
8.8
28
Dados insuficientes disponíveis
Interação de dados
8.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.5
29
Dados insuficientes disponíveis
8.4
29
Dados insuficientes disponíveis
8.8
28
Dados insuficientes disponíveis
8.7
28
Dados insuficientes disponíveis
9.0
29
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.6
29
Dados insuficientes disponíveis
Exportação de dados
8.5
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
8.8
29
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
8.5
8
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
9.0
259
Dados insuficientes disponíveis
8.8
259
Dados insuficientes disponíveis
7.8
238
Dados insuficientes disponíveis
8.3
247
Dados insuficientes disponíveis
7.7
242
Dados insuficientes disponíveis
7.4
244
Agente AI - Monitoramento de Banco de Dados
Dados insuficientes disponíveis
7.1
13
Dados insuficientes disponíveis
6.9
13
Dados insuficientes disponíveis
6.9
13
Dados insuficientes disponíveis
7.1
13
Dados insuficientes disponíveis
6.8
12
Dados insuficientes disponíveis
6.5
13
Dados insuficientes disponíveis
7.1
13
Gestão de Dados
Dados insuficientes disponíveis
8.5
51
Dados insuficientes disponíveis
8.4
47
Dados insuficientes disponíveis
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
7.9
49
Agente AI - Plataformas de DataOps
Dados insuficientes disponíveis
6.7
5
Dados insuficientes disponíveis
6.0
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Analytics
Dados insuficientes disponíveis
7.8
49
Dados insuficientes disponíveis
7.7
47
Monitoramento e Gerenciamento
Dados insuficientes disponíveis
9.1
52
Dados insuficientes disponíveis
7.6
48
Implantação na nuvem
Dados insuficientes disponíveis
7.4
43
Dados insuficientes disponíveis
7.0
41
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
6.2
34
Dados insuficientes disponíveis
6.1
34
Funcionalidade
8.6
46
7.3
288
8.6
45
8.8
310
8.2
45
8.1
292
8.9
46
8.0
295
Gestão
8.3
45
8.7
306
8.3
42
7.7
284
8.5
44
8.2
298
8.7
42
8.0
301
8.6
44
8.1
303
IA generativa
7.3
11
5.8
231
Agente AI - Observabilidade de Dados
Dados insuficientes disponíveis
6.1
27
Dados insuficientes disponíveis
6.2
27
Dados insuficientes disponíveis
6.7
27
Dados insuficientes disponíveis
6.4
26
Dados insuficientes disponíveis
6.4
27
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
8.0
179
Dados insuficientes disponíveis
6.4
173
Dados insuficientes disponíveis
6.7
168
Dados insuficientes disponíveis
6.0
163
Dados insuficientes disponíveis
6.4
164
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.2
166
Dados insuficientes disponíveis
7.5
167
Dados insuficientes disponíveis
7.9
166
Dados insuficientes disponíveis
7.4
171
Dados insuficientes disponíveis
7.5
166
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
5.3
144
Dados insuficientes disponíveis
5.3
143
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
IBM Databand e Monte Carlo é categorizado como Observabilidade de Dados
Categorias Únicas
IBM Databand é categorizado como Preparação de Dados
Monte Carlo é categorizado como Plataformas de DataOps, Monitoramento de Banco de Dados, e Qualidade dos Dados
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
IBM Databand
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Monte Carlo
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
22.7%
Programas de computador
19.7%
Varejo
9.1%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
7.6%
Serviços financeiros
6.1%
Outro
34.8%
Serviços financeiros
15.0%
Programas de computador
11.1%
Tecnologia da informação e serviços
10.6%
Marketing e Publicidade
3.7%
Farmacêutica
3.5%
Outro
56.1%
Discussões
IBM Databand não possui discussões com respostas
O que é o software Monte Carlo?
1 Comentário
MV
Monte Carlo é uma plataforma de observabilidade de dados totalmente automatizada e de ponta a ponta que ajuda as equipes de engenharia de dados a reduzir o...Leia mais
Monte Carlo não possui mais discussões com respostas
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